Работа с Pandas - основы и практика с данными

Погрузитесь в мир обработки данных с Pandas, инструментом, который перевернет ваш подход к работе с информационными массивами.

Начиная с азов, вы узнаете, как структурировать данные с использованием DataFrame, мощной структуры для эффективного управления таблицами.

Шаг за шагом вы освоите техники манипуляции данными, включая сортировку, фильтрацию и группировку, раскрывая скрытые закономерности и связи.

Вы узнаете, как использовать функции Pandas для сложных расчетов, создавая собственные формулы и обобщая результаты.

И самое главное, вы исследуете реальные наборы данных, применяя свои новообретенные навыки к решению практических задач и глубинному анализу данных.

Инсталляция и конфигурирование

Инсталляция Pandas производится просто с помощью пакетного менеджера pip:

pip install pandas

После этого нужно проверить, что Pandas установлен правильно:

import pandas as pd

pd.show_versions()

Делается это через атрибут pd.set_option. Например, чтобы изменить формат отображаемых чисел на FixedFormat с 2 знаками после запятой, можно использовать такой код:

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '{:,.2f}'.format(x))

Импорт, Создание и Управление DataFrame

Импорт данных

Импорт данных из файла CSV, Excel или базы данных.

Используйте функцию pd.read_csv(), pd.read_excel() или pd.read_sql().

Создание DataFrame

Создайте DataFrame вручную, используя списки, словари или функции pd.DataFrame().

Данные можно организовать в столбцы и строки.

Манипулирование DataFrame

Индексация и отбор сведений

Управляя таблицами, мы часто извлекаем определенную информацию или изменяем ее. Индексация позволяет обращаться к конкретным ячейкам таблицы по их строкам и столбцам.

Индексация по строкам и столбцам

Чтобы выбрать строку, используйте метод iloc с индексом строки.

Для выбора столбца используйте метод loc с именем столбца.

Логическая индексация

Отбор строк или столбцов, отвечающих определенным условиям, осуществляется методом query или, в более общем случае, loc с условием в качестве аргумента.

Например, чтобы выбрать все строки, где значение столбца age больше 18, используйте:

df.query("age > 18")

Многоуровневая индексация

Многоуровневая индексация позволяет создавать таблицы с иерархическими строками и столбцами.

Она удобна для работы с данными, имеющими вложенную структуру, например с таблицами дат или многомерными массивами.

Таблица выборки

Типы данных и манипуляции

Каждый столбец в Pandas DataFrame имеет определённый тип данных, который определяет допустимое содержимое и характер операций, которые можно выполнять с ним.

Типы данных могут быть разными: числовые (целые и вещественные), текстовые (строки), даты и логические.

Понимание типов данных имеет решающее значение для корректной обработки и анализа данных.

Вы можете определить тип данных каждого столбца с помощью функции dtypes или атрибута dtype DataFrame.

Преобразование данных в другие типы может быть необходимо в различных сценариях, например, для выполнения математических операций или подготовки данных к определённым моделям машинного обучения.

Pandas предоставляет методы, такие как astype(), to_numeric() и to_datetime(), для преобразования типов данных.

Таблица ниже представляет собой краткий обзор некоторых распространённых типов данных и методов их преобразования:

Слияние и Объединение Таблиц

Слияние и объединение данных лежат в основе работы с таблицами в Pandas. Это позволяет комбинировать данные из разных источников для получения более полной картины.

Слияние предполагает объединение строк с одинаковыми ключами. Объединение, в свою очередь, объединяет строки с разными ключами.

Слияние

Чтобы выполнить слияние, используется метод merge. Он принимает несколько параметров, включая тип слияния, ключ и количество общих столбцов.

Например: df1.merge(df2, on='key', how='inner') производит внутреннее слияние, объединяя только строки с общим ключом "key".

Объединение

Для объединения используется метод concat. Он принимает списки таблиц или фреймов данных и объединяет их по строкам или столбцам.

Например: pd.concat([df1, df2], axis=1) объединяет таблицы df1 и df2 по горизонтали, помещая их столбцы рядом друг с другом.

Группировка и агрегация в анализе данных

Группировка и агрегация – мощные инструменты для анализа больших объемов данных. Они позволяют объединить похожие наблюдения в группы и применять к ним различные агрегатные функции, например, вычисление суммы, среднего, минимума или максимума. Такие операции помогают получить ценные сводные сведения и выявить закономерности в данных.

Группировка по столбцу

Первым шагом является группировка данных по одному или нескольким столбцам. Это позволяет разделить данные на подгруппы, которые можно анализировать отдельно. Например, данные о продажах можно сгруппировать по региону или типу продукта.

Агрегация сгруппированных данных

После группировки данных можно применить к ним агрегатные функции. Это позволяет количественно оценить каждую группу и получить сводную информацию. Например, для каждой группы можно вычислить общую сумму продаж или среднюю цену.

Анализ сводных результатов

Агрегированные результаты предоставляют ценную информацию о данных. Они помогают выявлять тренды, сравнивать группы и находить закономерности. Эти сведения могут затем использоваться для принятия обоснованных решений и прогнозирования будущих тенденций.

Работа с временными рядами

Временной ряд – последовательность значений, упорядоченных во времени. Pandas предлагает удобные инструменты для работы с временными рядами, что позволяет анализировать их и делать прогнозы.

Преобразование временного ряда

Для представления временного ряда Pandas предлагает две структуры данных: Series и DataFrame. Серия представляет последовательность скалярных значений, а DataFrame – таблицу с рядами.

Чтобы создать временной ряд, можно использовать метод to_datetime, который преобразует столбец со значениями даты и времени в индекс временного ряда.

Индексирование и нарезка

Временные ряды в Pandas поддерживают различные операции индексирования и нарезки. Можно выбирать значения по меткам времени, диапазонам значений и условиям. Это позволяет легко извлекать и анализировать конкретные части временного ряда.

Однако стоит отметить, что временные ряды часто имеют неравномерное распределение данных. Чтобы справиться с этим, можно использовать ресамплинг, который позволяет агрегировать данные по заданным интервалам времени.

Анализ временных рядов

Pandas предоставляет инструменты для статистического анализа временных рядов. Можно вычислять средние, медианы, стандартные отклонения и создавать графики, чтобы визуализировать тенденции и закономерности данных.

Продвинутые методы анализа, такие как авторегрессионные модели, позволяют строить прогнозы будущих значений временного ряда.

Визуализация временных рядов

Графическое представление временных рядов имеет решающее значение для понимания их поведения. Pandas предлагает удобные функции для создания линий, столбчатых и точечных диаграмм, позволяющих визуализировать данные и выявлять тренды.

Можно настраивать масштаб, метки осей и легенду, чтобы оптимизировать представление и облегчить интерпретацию результатов.

Примеры работы

* Преобразуйте столбец "timestamp" в индекс временного ряда.

* Выберите данные за последние 30 дней.

* Найдите среднее значение за каждый час.

* Постройте график временного ряда с линией тренда.

* Спрогнозируйте значения временного ряда на следующие 24 часа.

Обработка пропущенных значений

Встречали ли вы наборы данных с пустыми ячейками? Если да, то вам знакома проблема отсутствия данных. Мы расскажем, как справиться с этим!

Пропущенные значения – это не редкость.

Они возникают по разным причинам.

Например, опрос может быть не завершен.

Данные могут быть потеряны при сборе.

Заполнение пропущенных значений

Заполнение пропущенных значений – важный этап подготовки данных.

Существуют различные методы заполнения, выбор подходящего зависит от типа данных и контекста.

Для числовых данных можно заменить пропуски средним, медианой или модой.

Для категориальных данных можно использовать наиболее частую категорию.

Также можно использовать более сложные методы, такие как интерполяция или моделирование.

Удаление пропущенных значений

Если заполнение пропущенных значений невозможно или нежелательно, их можно удалить.

Однако удаление может привести к потере ценной информации.

Поэтому перед принятием решения следует тщательно взвесить преимущества и недостатки.

Визуальное отображенье информации

Анализ богат данных. Чтобы вычленить закономерности, нужна их визуализация.

Графики, диаграммы, карты – инструменты отображения данных.

Они делают информацию наглядной и понятной.

Библиотеки Python, такие как Matplotlib и Seaborn, облегчают построение различных типов визуализации.

Используйте их, чтобы превратить сырые данные в информативные картины, раскрывающие скрытые закономерности и инсайты.

Мастерство обработки DataFrame

Начнем с консолидации простых операций, таких как слияние и объединение DataFrame, для создания более сложных режимов просмотра.

Затем поэкспериментируем с группировкой и сводными таблицами, чтобы выявлять закономерности и тенденции.

Апогеем станут изящные преобразования данных, где мы научимся создавать новые столбцы и манипулировать существующими, чтобы извлекать скрытые ценности из ваших драгоценных наборов данных.

Работа с файлами

Файлы - хранилища данных. Pandas позволяет манипулировать ими. Чтение, запись, экспорт, импорт - все это доступно.

Вы легко можете считать CSV-файл, чтобы получить табличные данные. Алгоритмы Pandas распознают формат и загрузят значения в DataFrame. Или откройте Excel-файл, а Pandas извлечет из него данные.

Но не только чтение возможно. Нужна таблица в CSV? Pandas поможет экспортировать ее. И для Excel есть решение.

С помощью Pandas вы можете обмениваться данными с файлами, создавая таблицы, загружая и сохраняя информацию. Все это быстро и удобно.

РасширяяВозможности

Pandas - мощная библиотека, но ее возможности можно еще больше расширить, используя дополнительные библиотеки.

Существуют библиотеки для визуализации данных, такие как Matplotlib и Seaborn.

Библиотека NumPy предоставляет расширенные функции для работы с массивами.

Scikit-learn содержит алгоритмы машинного обучения.

Используя эти библиотеки совместно с Pandas, вы можете решать более сложные задачи по обработке и анализу данных.

Вопрос-ответ:

Как начать работу с Pandas?

Чтобы начать работу с Pandas, установите его из менеджера пакетов Python (pip), импортируйте библиотеку в свой код и создайте DataFrame, который представляет табличные данные.

Какие основные функции Pandas для манипуляции данными?

Pandas предоставляет множество функций для манипуляции данными, включая выбор столбцов (df['col']), фильтрацию строк (df[df['col'] > val]), сортировку (df.sort_values('col')), группировку (df.groupby('col')) и слияние (df.merge(df2)).

Как Pandas обрабатывает пропущенные значения?

Pandas предоставляет методы для проверки отсутствующих значений (pd.isnull(df)) и их обработки с помощью таких функций, как df.dropna(), df.fillna() и df.replace(). Выбор подходящего подхода зависит от характера данных и целей анализа.

Как работать с большими наборами данных в Pandas?

Pandas оптимизирован для работы с большими наборами данных. Он может справляться с миллионами строк с помощью таких функций, как df.memory_usage() для отслеживания использования памяти, df.to_csv() и df.read_csv() для импорта и экспорта данных из/в файлы CSV, а также df.query() для быстрого фильтрации данных.

Какие возможности Pandas для анализа временных рядов?

Pandas предоставляет ряд функций для анализа временных рядов, включая создание временного индекса (df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'])), изменение частоты данных (df.resample('M')), вычисление скользящих средних (df.rolling('24H').mean()) и построение графиков временных рядов (df.plot()).

Видео:

3.1.1 Работа с объектами Series, DataFrame